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基于Ahmed模型的汽车空气动力学智能优化方法研究
| 题名： | 基于Ahmed模型的汽车空气动力学智能优化方法研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 刘欢 李飞 韩思远 张阳 |
| 作者单位： | 华晨汽车工程研究院 辽宁沈阳 110000 |
| 关键词： | 智能优化 空气动力学 神经网络 多岛遗传算法 近似模型 |
| 摘要： | 为了探索智能优化方法在汽车空气动力学领域的工程实用性,本文基于Ahmed 模型展开研究。研究选取两种优化方法分别为：多岛遗传算法(MIGA)直接优化；先经过试验设计(DOE),选择径向基神经网络(RBF)搭建近似模型后使用多岛遗传算法优化。本研究基于Isight 软件搭建优化平台,RBF+MIGA优化与直接应用MIGA优化相比,可以在得到相同优化结果情况下大规模节约计算成本,提高效率。 |
| 会议日期： | 20170906 |
| 会议举办地点： | 合肥 |
| 会议名称： | 2017中国汽车工程学会汽车空气动力学分会学术年会 |
| 出版日期： | 0906-01-20 |
| 母体文献： | 2017中国汽车工程学会汽车空气动力学分会学术年会论文集 |
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